Facebook створила метод, який може дозволити AI-роботам орієнтуватися без карти

Facebook (META ) недавно створила алгоритм, який покращує здатність AI-агентів орієнтуватися в середовищі, дозволяючи агентам визначати найкоротший маршрут через нові середовища без доступу до карти. Хоча мобільні роботи зазвичай мають карту, запрограмовану в них, новий алгоритм, розроблений Facebook, може дозволити створення роботів, які можуть орієнтуватися в середовищі без потреби в картах.

За повідомленням посту дослідників Facebook, однією з основних проблем навігації роботів є надання AI-системам можливості орієнтуватися в нових середовищах та досягати програмованих цілей без карти. Для вирішення цієї проблеми Facebook створила алгоритм навчання з підкріпленням, розподілений між декількома учнями. Алгоритм був названий децентралізованим розподіленим оптимізмом політики (DD-PPO). DD-PPO отримував тільки дані компаса, дані GPS та доступ до камери RGB-D, але, як повідомляється, був здатний орієнтуватися в віртуальному середовищі та досягати цілі без будь-яких даних карти.

За словами дослідників, агенти були навчені в віртуальних середовищах, таких як офісні будівлі та будинки. Результатом стала здатність алгоритму орієнтуватися в симульованому внутрішньому середовищі, вибирати правильний напрямок на роздоріжжі та швидко відновлюватися після помилок, якщо він вибрав неправильний напрямок. Результати віртуального середовища були перспективними, і важливо, щоб агенти могли надійно орієнтуватися в цих звичайних середовищах, оскільки в реальному світі агент міг пошкодити себе або своє середовище, якщо він не орієнтується.

Дослідницька команда Facebook пояснила, що основним напрямком їхнього проекту були допоміжні роботи, оскільки правильна та надійна навігація для допоміжних роботів та агентів AI є важливою. Дослідницька команда також пояснила, що навігація є важливою для широкого спектра допоміжних систем AI, від роботів, які виконують завдання в будинку, до пристроїв, керованих AI, які допомагають людям з порушеннями зору. Дослідницька команда також стверджувала, що творці AI повинні відмовитися від використання карт загалом, оскільки карти часто стають застарілими, як тільки вони створені, а в реальному світі середовища постійно змінюються та еволюціонують.

Як повідомляє TechExplore, дослідницька команда Facebook використала відкриту платформу AI Habitat, яка дозволила їм навчати агентів у фотореалістичних 3D-середовищах у короткий термін. Haven надав доступ до набору симульованих середовищ, і ці середовища достатньо реалістичні, щоб дані, згенеровані моделлю AI, могли бути застосовані до реальних випадків. Дуглас Хевен у MIT Technology Review пояснив інтенсивність навчання моделі:

“Facebook навчав ботів протягом трьох днів у середовищі AI Habitat, фотореалістичній віртуальній копії інтер’єру будівлі, з кімнатами, коридорами та меблею. За цей час вони зробили 2,5 мільярда кроків – це еквівалентно 80 років людського досвіду”.

Через величезну складність завдання навчання дослідники, як повідомляється, видалили слабких учнів під час навчання, щоб прискорити час навчання. Дослідницька команда сподівається продовжити свою поточну модель та створити алгоритми, які можуть орієнтуватися в складних середовищах, використовуючи тільки дані камери, відмовившись від даних GPS та компаса. Причина цього полягає в тому, що дані GPS та компаса часто можуть бути порушені в приміщенні, бути надто шумними або просто недоступними.

Хоча технологія ще не була протестована на відкритому повітрі та має труднощі з навігацією на великих відстанях, розробка алгоритму є важливим кроком у розвитку наступного покоління роботів, особливо доставних дронів та роботів, які працюють в офісах або будинках.